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期刊信息/Journal information
现代计算机
现代计算机

林楚昭

半月刊

1007-1423

lnzss@mail.sysu.edu.cn

020-84110804

510275

广州市海珠区新港西路135号中山大学园东区106栋西座1楼

现代计算机/Journal Modern Computer
查看更多>>《现代计算机》于1985年创刊，由中山大学主管主办，是一本面向计算机全行业的综合性学术刊物，一直以来致力于营造一个融洽的学术交流平台，帮助读者对象在学业、事业上更上一层楼。现为中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国期刊全文数据库全文收录期刊，中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊，中国学术期刊（光盘版）收录期刊，全文入编中国学术期刊（光盘版）、中国期刊网、中华期刊网和中文科技期刊数据库、万方－数字化期刊数据库。
正式出版
收录年代

    基于stacking多模型交叉验证技术的"钓鱼"网站诈骗识别研究

    陈长桥牛惊雷徐佳宝
    113-118页
    查看更多>>摘要："钓鱼"网站诈骗呈现出打而不绝的趋势,其根本原因是"钓鱼"工具包非法交易,使得网站制作简单、违法成本极低,形成了"钓鱼"网站产业链.要有效遏制"钓鱼"网站诈骗蔓延态势,必须从源头上斩断其产业链.运用stacking多模型交叉验证技术准确识别诈骗技术特征,能够反向追踪"钓鱼"工具包非法交易行为,实现源头打击,挤压犯罪空间,维护网络环境安全.

    "钓鱼"网站诈骗"钓鱼"工具包stacking多模型融合

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    • 万方数据

    基于区块链的物联网传感器数据可信存储模型研究

    卢浩翔闫逸菲陈潮
    119-124页
    查看更多>>摘要：物联网传感器采集、存储和处理海量数据,直接关系到国家、社会、企业和人们的数据安全.在研究区块链技术、IPFS和密码学的基础上,利用区块链具有的可溯源、集体维护、不可篡改等特征,结合IPFS的分布式存储和不可篡改特性,运用属性基加密、代理重加密和密文可搜索技术,提出一种基于区块链技术的物联网传感器数据可信存储模型,构建去中心化的零信任的存储环境,实现物联网传感器数据的可信存储和安全共享,对于提高物联网传感器数据的安全性具有较大的应用价值.

    可信存储区块链物联网安全

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    基于LDA模型的突发公共安全事件文本主题聚类图谱及情感分析

    王迪魏淑婷
    125-130页
    查看更多>>摘要：针对突发公共安全事件发生后网民大规模讨论的热点问题,基于LDA模型开展网络舆情分析,以某飞行器坠毁事件为例进行实证研究,构建文本主题聚类图谱,并利用点互信息抽取高频词进行语义网络分析,进而通过关键词的语义关联分析事件要素间的联系,最后根据情感统计和热度演化分析网民情感演化特征.研究表明,主题聚类图谱及情感分析有助于梳理事件脉络和及时防范事件中网络舆情的潜在风险,为发掘舆情治理的普适性对策提供参考.

    LDA模型突发公共安全事件主题聚类情感分析

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    分布式存储系统的自适应纠删码策略研究

    陈欢华
    131-135页
    查看更多>>摘要：在分布式存储系统中,自适应数据访问需求对数据的可靠性和可用性提出了新的挑战.围绕纠删码技术展开研究,旨在优化数据存储和访问效率.首先分析了不同数据访问模式对纠删码性能的影响,随后提出了一种基于访问频率和数据重要性的自适应纠删码策略.实验结果表明,该策略显著提高了数据读取速度,并降低了存储开销,为分布式存储系统的设计提供了新的思路.最后讨论了该方法在实际应用中的潜在价值和未来发展方向.

    存储系统自适应纠删码访问倾斜

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    eCrowd:一种基于嵌入表示的众包集成模型

    姜贺萌黄晓宇
    136-140页
    查看更多>>摘要：众包是当前常用的一种数据标注手段.由于众包机制的开放性,工人的标注质量参差不齐.现有众包模型从混杂的众包数据中提取真实标签时,普遍未能充分利用众包对象的特征信息.提出了一种基于对象嵌入表示的二阶段众包算法,先通过众包数据生成众包对象的嵌入表示,预测部分标注;再结合已知与预测的标注,生成最终预测结果.多个数据集的实验表明,该方法显著优于对比算法.

    众包矩阵分解神经网络嵌入表示

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    京东手机用户评论的情感分析及聚类分析

    苏舒菲蔺聪
    141-145页
    查看更多>>摘要：为了帮助商家了解消费者对商品的需求偏好以及消费者群体构成,构建了基于词典划分的情感分析和K-means聚类来识别在线评论中产品需求偏好以及客户群组模型.通过爬取京东平台华为Mate60系列手机在线评论并对其进行处理;采用LDA主题模型确定消费者关注的主题并利用HowNet词典结合自定义词典的情感分析来评分.最后基于词向量利用K-means聚类算法得到消费者细分构成,帮助商家根据不同聚类群组的特点制定明确的产品定位和特色以满足消费者的需求.

    在线评论情感分析K-means聚类主题挖掘文本预处理

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    基于Neo4j的江西省乡村旅游景点知识图谱的构建与应用

    刘丽罗津曾历
    146-150页
    查看更多>>摘要：近年来,乡村旅游发展势头良好,如何高效整合、展示、推荐乡村旅游景点信息成为了乡村旅游智能发展的重要突破点.针对乡村旅游景点信息杂糅、质量参差不齐、信息搜索智能化不足等问题,通过对多源旅游资源数据的提取与整合,基于Neo4j构建了江西省乡村旅游景点知识图谱.知识图谱的构建实现了江西省乡村旅游景点资源的可视化展示、数据查询与分析、知识关联与信息推荐等功能.研究结果不仅可以为游客出游前提供高效的信息服务,还可以为后续的旅游智能推荐系统的研究奠定基础.

    乡村旅游景点知识图谱信息关联与推荐

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    融合变异搜索的改进蚁群算法求解旅行商问题

    邓凡谭代伦
    151-155页
    查看更多>>摘要：针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种融合变异搜索的改进蚁群算法.在信息素初始化阶段,采用最近邻算子为每只蚂蚁构造初始路径,选取前10%较优路径进行信息素初始化;在迭代过程中,借鉴遗传算法的变异操作,增加变异搜索环节,选取2-opt和启发式插入两种算子对蚂蚁路径分别进行变异搜索,合并优选后再更新信息素.仿真实验选取TSPLIB实例进行验证,结果表明改进算法收敛速度和寻优能力都得到有效提升.

    蚁群算法TSP问题最近邻算子2-opt启发式插入

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    基于EWord2Vec-TextCNN-SE的食品安全新闻文本分类

    林伟鸿贺超波呼增
    156-160页
    查看更多>>摘要：随着互联网和社交媒体的发展,食品安全相关的新闻数据呈现爆炸性增长,这对于信息的筛选和分类提出了新的挑战.为了增强语义信息捕捉能力及新词处理能力,提出了一种EWord2Vec-TextCNN-SE分类模型.该模型在字级别上使用了对中文词汇进行建模的增强型Word2Vec方法,结合了分词的语义优势和字符级处理的细粒度优势进行词嵌入训练;接着,通过引入SE注意力模块,提升了全局信息关注能力,有效地提高了文本分类性能.通过与其他模型进行对比实验,结果显示EWord2Vec-TextCNN-SE模型在食品安全新闻数据集的准确率达到了91.07%,宏F1值达到了91.29%,明显优于其他模型,在解决食品安全新闻分类问题上具有优势.

    食品安全新闻文本分类Word2VecTextCNN

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    以溯源图为基础的APT威胁检测方法研究

    薛占双马立鑫钱文光
    161-165页
    查看更多>>摘要：如今全球网络安全面临严峻挑战,特别是高级持续性威胁(APT)的不断演变严重威胁了全球安全.针对这一问题,提出一种基于溯源图的新方法,在无需事先了解攻击模式的前提下,有效检测隐蔽且持续的基于主机的威胁.该方法利用图神经网络框架学习数据原始图中每个实体的角色,从而提高了对隐蔽威胁的敏感度,解决了定位异常节点的问题,并增强了处理复杂威胁的能力.

    网络安全APT攻击异常节点定位

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